大数据在为人们创造价值的同时,所带来的安全问题也不容小觑,其中较为突出的是大数据隐私保护和数据安全共享的问题。作为保障大数据安全的有效手段之一,访问控制可以保护数据仅被授予相应权限的用户访问,其中密文策略的基于属性加密机制(CP-ABE)能够较好地实现数据隐私与细粒度访问控制的结合,因此更加适用于新型计算环境,得到了广泛关注。然而,现有基于CP-ABE的访问控制方案仅支持数据拥有者面向普通用户的访问控制,大数据环境下,数据服务将成为云计算平台的核心资源,数据的安全共享要求具有更大的灵活性。论文针对企业大数据应用场景下的安全需求,设计适用于大数据环境的基于CP-ABE的安全共享及细粒度访问控制方案。首先,针对大数据环境下多级用户不仅要求数据的安全共享,还要根据需求制定自己的访问策略,提出了一种基于CP-ABE的多级安全访问控制方案。方案引入部门级用户,将访问控制分为两级:数据拥有者和部门级用户,它们可以分别定义各自的控制策略,实现了更为灵活、细粒度的安全访问控制。分析结果表明,该方案可以减少对大规模数据的直接加密和重复加密,计算开销有所改善,同时,方案具有安全性和机密性。其次,针对大数据环境下用户的属性灵活变更问题,引入密钥加密密钥(KEK)树,提出了一种支持属性灵活撤销的访问控制方案。该方案通过构造KEK树对用户集合和属性集合进行管理,在数据加密之后,利用生成的属性群密钥对密文进行重加密。当属性撤销发生时,以同一属性集下的不同用户为单位,由云存储服务提供商对相应的数据密文和用户私钥进行重加密,有效减轻了数据隐私保护的管理代价。实验结果表明,该方案在用户属性撤销时的效率相对于已有的CP-ABE方案更优,且保证了数据的安全访问控制。研究工作表明,论文提出的基于CP-ABE的多级访问控制方案和支持属性灵活撤销的访问控制方案适用于大数据环境下的新型应用场景,前者较传统方案可以实现更为灵活的细粒度访问控制,后者能够解放数据拥有者的管理负担,实现更灵活、高效的属性撤销,对大数据环境下数据安全访问控制研究具有参考意义。